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靶向抗HSV-1的siRNA研究进展: 2024年; 单纯疱疹病毒1型(herpes simplex virus type 1,HSV-1)是一种能够在各类人群中携带和传播并能引起包括口唇疱疹、荚膜炎、角膜炎和病毒性脑炎等疾病的重要病原体。虽然已有多种类型的HSV-1疫苗处于研发的不同阶段,但仍没有商业化的疫苗上市销售。临床上使用的特异性抗HSV-1药物如阿昔洛韦、伐昔洛韦和喷昔洛韦等也面临严重的抗药性威胁,开发新的特异性抗HSV-1药物是当前所面临的主要任务之一。siRNA是一种长度为20~25核苷酸的双链RNA,通过在转录后水平上沉默基因表达发挥干扰作用。siRNA作为一种新的、有潜力的抗病毒药物备受关注,发展也较为迅速。综述近年来siRNA在抗HSV-1方面的研究进展,包括靶向HSV-1关键基因和HSV-1互作的宿主细胞基因的siRNA设计、递送和靶向策略。; 周磊吕雯雯段永忠钱雯程继帅; 关键词：小干扰RNA 单纯疱疹病毒1型靶向调控

血型检测凝集反应结果P-HSV综合判定方法: 2024年; 由于传统血型检测结果的确定取决于有经验的工作人员,使检测效率低下且准确性有待提高。为此,针对微流控血样芯片,首次提出了一种基于图像识别技术的P-HSV(Perimeter-Hue,Saturation,Value)综合判读方法。该方法采用血液凝集反应后的血红细胞凝集尺寸和颜色对血液类型进行综合判读。尺寸判读依据反应腔内凝集块轮廓边缘周长和凝集块数量进行分级,颜色判读依据反应腔内凝集块颜色饱和度(S:Saturation)与明度(V:Value)比值进行分级。根据尺寸和颜色判读结果综合判断凝集反应的等级。由于该方法依据机器视觉原理进行血液凝集反应结果的判断,因此可以快速、准确、客观判断血液类型,杜绝了人为判断的主观性,极大提高了检测速度和准确率。; 付瑛琪赵一兵唐琪佟悦李彦清; 关键词：血型检测图像判读 HSV颜色模型

基于HSV色彩空间的图像感兴趣区域提取方法研究: 2024年; 嵌入式设备中部署深度学习检测模型往往面临算力不足的问题,而感兴趣区域(ROI)提取可作为一种高效的性能优化手段。文章提出一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间模型的ROI提取的方法,将检测目标的像素信息转化到HSV色彩空间,在色相-饱和度(H-S)平面引入DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,精确定位目标的主色彩像素在H-S平面上的分布位置,同时过滤杂乱色彩,然后通过Quickhull(快壳)凸包算法,从散点数据中拟合出主色彩的精确分布范围。根据获取的主色彩范围对像素进行遍历,可以根据色彩信息有效地提取ROI。实验结果表明,经过该方法优化后的Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Networks)算法,较原模型减少了57.08%的平均推理耗时,同时精确率提升了0.9百分点。这对于嵌入式设备中进行实时目标检测具有重要的现实意义。; 刘畅李军李晓明; 关键词：HSV色彩空间感兴趣区域目标检测

基于HSV空间的煤矿井下低光照图像增强方法: 2024年; 针对煤矿井下采集到的图像对比度低、光照不均和细节信息弱等问题,提出一种基于色相-饱和度-明度(Hue-Saturation-Value,HSV)颜色空间的煤矿井下低光照图像增强方法。该方法基于图像的HSV空间,通过对低光照图像的亮度通道V通道的主要结构和边缘细节分别进行对比度增强,这样可以更好地抑制图像细节丢失,同时可以较好地再现原图中的轮廓和纹理细节。首先,将输入的煤矿井下低光照图像转换到HSV空间,利用相对全变分滤波(RTV)与改进的边窗滤波(SWF),分别对提取的V通道图像进行主要结构提取和轮廓边缘保留,对其非线性灰度拉伸后利用主成分分析融合技术(PCA)重构V通道图像,即融合V通道图像的主要结构和精细结构,最后合成图像,完成图像增强。通过实验验证,提出的基于HSV空间的煤矿井下低光照图像增强方法,在色彩和边缘模糊处理等方面表现良好,在煤矿井下工作面等环境中,对图像进行定量和定性实验,结果表明,与6种方法相比,增强图像的对比度、自然度和图像细节方面表现更好。; 张亚邦李佳悦王满利; 关键词：图像增强 HSV空间煤矿井

基于Retinex和HSV颜色空间的低照度图像增强算法: 2024年; 针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵(IE)、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法(HE)和多尺度Retinex算法(MSR),有效保持图像边缘信息,提升图像质量。; 高敏钦; 关键词：图像增强低照度 HSV颜色空间

基于改进HSV空间的机器视觉花生霉变检测方法: 2024年; 花生霉变产生的黄曲霉毒素具有强致癌性,严重影响食品安全。为精准快速的识别霉变花生,提出一种基于机器视觉的霉变花生检测方法。首先对花生图像进行双边滤波降噪,然后将图像转为色调、饱和度、亮度(HSV)空间,通过在色调、饱和度空间内提取的霉变颜色范围叠加亮度空间的开运算处理结果来实现对霉变花生的识别检测。实验结果表明,该方法对于霉变花生的识别精度达到95.3%,处理单帧花生图像耗时为0.6s,通过与其它算法对比,该方法具有快速、准确率高等优点,可以满足霉变花生的实时检测,对花生霉变的分级处理也更加实用。; 丁灿王文胜黄小龙; 关键词：机器视觉 HSV色彩空间双边滤波

HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强: 2024年; 为了在保持图像颜色自然的同时,适宜地提升图像的亮度和对比度,丰富图像的细节信息,提出了HSV空间的明度对数斜率变换的低照图像增强方法。将低照图像转到HSV颜色空间,将明度分量V进行多尺度Retinex分解,得到多尺度的细节层图像和光照图像;对多尺度的细节层图像进行自适应分数拉普拉斯增强,而用自适应的对数斜率变换对光照图像进行增强;将增强后的明度分量V与色调H和饱和度S分量组合,得到亮度适宜、高对比度和高清晰度的图像。与部分现有方法进行比较,实验数据显示所提方法的增强图像的视觉效果更佳、信息熵和平均梯度更高,因此具有更优的图像增强性能。; 万里勇万里勇罗文兵; 关键词：图像增强 HSV空间 RETINEX

语义分割和HSV色彩空间引导的低光照图像增强: 2024年; 目的低光照图像增强是图像处理中的基本任务之一。虽然已经提出了各种方法,但它们往往无法在视觉上产生吸引人的结果,这些图像存在细节不清晰、对比度不高和色彩失真等问题,同时也对后续目标检测、语义分割等任务有不利影响。针对上述问题,提出一种语义分割和HSV(hue, saturation and value)色彩空间引导的低光照图像增强方法。方法首先提出一个迭代图像增强网络,逐步学习低光照图像与增强图像之间像素级的最佳映射,同时为了在增强过程中保留语义信息,引入一个无监督的语义分割网络并计算语义损失,该网络不需要昂贵的分割注释。为了进一步解决色彩失真问题,在训练时利用HSV色彩空间设计HSV损失;为了解决低光照图像增强中出现细节不清晰的问题,设计了空间一致性损失,使增强图像与对应的低光照图像尽可能细节一致。最终,本文的总损失函数由5个损失函数组成。结果将本文方法与LIME(low-light image enhancement)、RetinexNet(deep retinex decomposition)、EnlightenGAN(deep light enhancement using generative adversarial networks)、Zero-DCE (zero-reference deep curve estimation)和SGZ(semantic-guided zero-shot learning)5种方法进行了比较。在峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)上,本文方法平均比Zero-DCE (zero-reference deep curve estimation)提高了0.32 dB;在自然图像质量评价(natural image quality evaluation,NIQE)方面,本文方法比EnlightenGAN提高了6%。从主观上看,本文方法具有更好的视觉效果。结论本文所提出的低光照图像增强方法能有效解决细节不清晰、色彩失真等问题,具有一定的应用价值。; 张航颜佳; 关键词：图像处理 HSV色彩空间

基于HSV+Canny模型、HED网络模型的衣物轮廓提取算法研究: 2024年; 针对边缘检测算法在衣物轮廓提取过程中易受噪声影响的问题,采用传统的图像处理方法和深度学习方法对衣物轮廓提取算法进行研究。传统的图像处理方法主要基于HSV模型和Canny算法,首先,通过HSV模型分割前景图像;然后,对二值化图像进行形态学处理;最后,利用Canny算法提取衣物轮廓,此方法能准确地提取大部分颜色的衣物轮廓。深度学习方法主要基于HED网络模型,针对HED网络模型输出边缘定位缺失和较为粗糙等问题,对HED网络模型进行改进,首先,去除第3、4阶段的池化层;然后,在特征融合阶段引入注意力机制;最后,融合Canny算法进行边缘细化。对比实验结果表明:HSV+Canny算法比Canny算法的ODS值和OIS值分别提升了13.16%和14.72%,检测速度有小幅提升;改进的HED网络模型比HED网络模型的ODS值和OIS值分别提升4.84%和3.97%的同时,检测速度持平。; 黄启华杜玉晓; 关键词：HSV模型 CANNY算法

基于HSV色彩空间及改进二维伽马函数的井下图像增强算法被引量：1: 2024年; 为解决井下光照条件不足、光照不均引起的视频图像质量低下的问题,构造了一种改进二维伽马函数并以此提出了一种基于HSV色彩空间,作用于图像明度和饱和度分量的井下图像质量增强算法。以综采工作面以及井下泵房处图像为增强对象,将算法与目前主流的图像增强算法进行对比验证。结果表明,在井下环境下该算法对井下低亮度区域有着较好的增强效果,一定程度上满足了井下视频图像质量增强需求。; 刘志海刘飞熠刘东阳韩文钰刘磊; 关键词：HSV色彩空间

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